張 昆

沈陽職業(yè)技術學院，遼寧沈陽 110045

1 物聯(lián)網(wǎng)的概述

隨著網(wǎng)絡的飛速發(fā)展傳感器網(wǎng)絡的不斷進步，物聯(lián)網(wǎng)成為互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展的主要方向。物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生是建立在互聯(lián)網(wǎng)和傳感網(wǎng)的基礎之上的，將二者加以融合連接，形成用戶到物體連接通信和交換信息的網(wǎng)絡架構?；ヂ?lián)網(wǎng)和不同類型的物品以傳感設備為連接媒介實現(xiàn)通信連接，形成智能化通信和管理的網(wǎng)絡架構體系，使物和物間信息交換及人和物間信息交換得以實現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)的基本功能是對信息的感知，人們通過互聯(lián)網(wǎng)對社會上的信息進行了解，通過物聯(lián)網(wǎng)對社會的信息加以感知。物聯(lián)網(wǎng)以傳感器作為網(wǎng)絡設備信息收集的通道，可以將物聯(lián)網(wǎng)中的設備和物品信息中的有價值的數(shù)據(jù)進行收集，提供給用戶對信息進行處理。

用戶通過物聯(lián)網(wǎng)的終端設備接入到互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡，在連接到傳感器網(wǎng)絡的各個終端節(jié)點，用戶就可以通過傳感器和互聯(lián)網(wǎng)獲感知節(jié)點設備的信息數(shù)據(jù)，當然，終端節(jié)點的實時動態(tài)情況也可以通過傳感器和互聯(lián)網(wǎng)想用戶端反饋。但是物聯(lián)網(wǎng)對信息處理和分析的能力和資源是有限的，要實現(xiàn)高效率的信息感知，需要依靠信息融合技術協(xié)助物聯(lián)網(wǎng)進行必要的信息處理。

2 信息融合技術

信息融合技術是指按照一定的規(guī)則條件，將傳感器獲得的大量信息數(shù)據(jù)按照一定的時序利用計算機信息技術對其進行收集、分析、提煉和處理的過程。通過信息融合技術，獲得所需要的精準信息數(shù)據(jù)?？梢哉f，信息融合就是對大量的不同的信息加以提煉和整合的過程，通過信息融合得到更加精煉更加準確的數(shù)據(jù)，為某種決策需要或者數(shù)據(jù)要求提供信息數(shù)據(jù)的支持。信息融合的主要功能在于將信息加以提煉，提高信息的可用性。隨著信息融合技術不斷的向前發(fā)展，信息融合也從軍事領域的應用逐步擴大到民用領域的應用，在物聯(lián)網(wǎng)技術飛速發(fā)展的今天，信息融合技術更是具有重要的作用。

根據(jù)信息提取融合的水平，可將信息融合技術分為以下三種層次類型：

1）數(shù)據(jù)級信息融合技術

數(shù)據(jù)級融合的主要特點在于對采集后的原始數(shù)據(jù)中的同質(zhì)信息在本階段進行融合。融合通常采用下面幾種方法：

（1）加權平均法

此種融合方法是多種算法中最簡單的一種，對傳感器獲得的數(shù)據(jù)信息直接進行線性的加權平均計算。此種計算方法的優(yōu)點在于計算簡單、高效，對于噪聲具有抑制作用；其缺點在于融合的結果有較低的對比度，對某些有重要作用的信息不能突出的反映出來。

（2）特征匹配法

此種方法特點在于以特征的匹配關系為依據(jù)，將圖像與圖像之間的配準映射變換建立起來，常采用ICP 算法。IPC 算法經(jīng)過一系列的發(fā)展和完善，從基于特征的對應方法逐步發(fā)展到基于切線角度直方圖的ICP 算法，其精確度、計算量、計算速度等方面得到不斷的提高。

（3）金字塔算法

此種方法將原始圖像不斷進行濾波，最終成為多級的金子塔狀的結構對圖像數(shù)據(jù)進行分析和融合處理。

2）特征級信息融合技術

特征級信息融合技術是對從收集的原始數(shù)據(jù)中提取出的特征值進行比較的信息融合方法。此種方法的優(yōu)點在于對不同質(zhì)信息在此階段加以融合，其缺點在于不能對信任融合的結果進行有效的判斷。通常采用以下幾種算法：

（1）K-近鄰算法

此種算法是分類算法中的一種簡單方法，通過對待分類樣本到全體樣本間的距離計算度量找出最鄰近于待分類樣本的K個樣本，并通過這些近鄰樣本的類別屬性對待分類樣本的類別屬性加以確定。

（2)卡爾曼濾波

此種方法屬于濾波技術的一種，是隨機濾波中最優(yōu)化方法，對噪音帶來的信號干擾可以有效的消除。但無論是傳統(tǒng)的卡爾曼濾波還是擴展后的卡爾曼濾波都只能在線性高斯系統(tǒng)中運用，其局限性較大。

3）決策級信息融合技術

決策級信息融合技術根據(jù)對數(shù)據(jù)的一系列的識別、提取、提煉等處理得到的結果做出最優(yōu)的決策建議，是信息融合層次中最高級的層次。其優(yōu)點在于具有良好容錯性，適合在多個領域中應用。常用的決策方法有以下幾種：

（1）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)結構組成包括：知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、解釋器、出入接口五個主要部分組成。專家系統(tǒng)的類型有多種，被應用于多個領域內(nèi)的智能決策系統(tǒng)中。

（2）Bayes 推理法

此種方法是根據(jù)概率和圖論進行分析，經(jīng)過一系列的推理得出一種不確定性結論的方法。該方法將數(shù)學學科與圖論的知識和技巧加以引入，通過推理的方法達到使計算復雜度降低的目的。

3 物聯(lián)網(wǎng)信息融合技術中存在的問題

3.1 多源異構信息以及大數(shù)據(jù)的融合問題

通過信息融合技術處理的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出多源異構的典型特點，而且在物聯(lián)網(wǎng)中的各個節(jié)點對信息的分析和處理的數(shù)據(jù)量也具有很大的不同，因此，對于多源異構信息的融合，還面臨以下幾個問題：一是在數(shù)據(jù)信息融合時需要將不同維數(shù)的信息進行降維優(yōu)化的處理；二是網(wǎng)絡中各個節(jié)點不同的采樣時間和采樣率使得信息融合時有不確定的融合問題存在；三是進行信息融合的時候需要進行大量的運算，這就要求個節(jié)點間數(shù)據(jù)的訪問、調(diào)動和管理必須實現(xiàn)高效的進行。

另外物聯(lián)網(wǎng)中多個傳感設備采集的信息是海量的，要從海量的信息中提取出用戶需要的有用信息，就必須先對海量信息進行識別、提煉的處理。而從我國的信息融合技術的發(fā)展來看，對于大規(guī)模信息融合的節(jié)點信息承載還有待提高，無論在運算方法方面還是在信息傳輸?shù)目煽啃苑矫娑夹枰M一步的研究和發(fā)展。

3.2 安全問題

信息感知是物聯(lián)網(wǎng)信息融合技術的主要功能，在節(jié)點網(wǎng)絡中，如果有一個節(jié)點的信息被病毒所篡改，就會對信息融合帶來麻煩和阻礙。如果融合信息遭到破壞，直接會影響信息融合的有序進行，從而影響正確的結論的產(chǎn)生。用戶在錯誤的指導下進行決策，必須帶來不利的影響。因此，必須對信息的安全的問題加以重視。

[1]劉海濤.物聯(lián)網(wǎng)技術應用[M].北京：機械工業(yè)出版社，2011：6-9.

[2]趙杰，等.信息融合的實質(zhì)及核心技術[J].情報指揮控制系統(tǒng)與仿真技術，2012，8.

[3]金弟.基于k最近鄰網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)聚類算法[J].模式識別與人工智能，2012，23(4).